智能制造“四维”创新型人才培养方案

2021-09-29 10:26:10 江苏省企业技术改造协会 90

1 智能制造概况

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿设计、生产、管理和生命周期服务等各个环节,具有信息深度自感知、自学习、自执行、自适应、优化决策和精准控制等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造技术是在物联网技术、自动化技术和人工智能等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、优化决策和控制执行,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术和智能技术与制造技术的深度融合与集成。工业4.0分为两大主题:一是研究智能化生产系统和过程,以及网络化分布式生产资源实现的智能工厂;二是智能物流、3D技术、工业机器人以及人机互动等在工业智能生产中的应用。

制造业为人类提供赖以生存的物质财富,是工业化和现代化的主导力量。中国已连续6年成为世界第一制造大国,但对外技术依存度却超过50%,“智造”强国亟需技术支撑。据《制造业人才发展规划指南》对制造业十大重点领域人才需求进行了研究,我国至2025年,新一代信息技术产业人才预测缺口达950万人,高档数控机床和机器人领域人才缺口达450万人。智能制造过程在企业内部呈现出多学科知识的集成化、技术复杂化和工艺综合化运行状态。人才是技术创新的基础,是实现技术创新的长久动力。本文将深入研究智能制造时代如何培养知识型、技术型、集成型和创新型智能制造人才。

2 智能制造人才需求特征分析

2.1 智能制造人才专业技能特征

智能制造涉及的核心技术主要有:数字化建模与制造技术、网络技术、移动互联网技术、工业机器人技术、智能传感器和视觉传感技术、物联网技术、数控编程技术、电气控制技术、液压气动技术、3D打印及智慧物流等技术,跨学科技术集成,复杂度高。智能制造是多学科技术的集成与融合,涉及主要学科如图1所示。

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图 1 智能制造涉及主要学科

在智能制造过程中,机械技术是躯体与四肢,负责运动控制;电气技术是心脏,提供电力能量;信息技术是大脑,负责判断分析与命令下达指挥;管理是运营,负责协调组织。故智能制造若无信息技术的极致应用就不是智能制造。智能制造特征决定了其需要跨学科复合型人才,即更多具备专业性、通用性和融合性技术人才。

在专业知识和技能方面,如机械基础、机械制图与机械制造技术等知识,电气技术PLC、电气系统的装配与调试等知识,以及专业技能CAT、CAM和CAE技术应用等,都是一线技术人员所必备的基本知识与技能。特别机器人为智能高端产品,是智能制造过程中关键设备,是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交叉,对涉及机器人应用技术、加工制造技术、软件系统开发技术以及机器人安装调试、售后技术支持、机器人使用设备维护和操作编程等能力各相关专业知识要求较高。即智能制造需要IT工程、机械工程和电气工程专业相关知识技术人才团队,个体可专注于某一领域,但其他领域专业知识需熟知。

2.2 智能制造人才实践技能要求

智能制造岗位要求机、电、信复合型人才,需要大量对高端数控机床、增材制造等智能制造装备的操作、调试、维护、维修和改造的专业人才。作者调研发现,智能制造对传感器、机器人、物联网和智能化设备的操作和维护,智能产品的设计与制造、MES、智能物流仓储系统、AGV自动引导车系统和设备集成监控系统等学习理解能力提出了更高需求。现场技术人员需掌握特定的编程技能,以及复杂系统的控制、操作和设置技术。在智能制造过程中,跨学科专业知识应用集成较多,因专业背景不同,更需工程师实践能力、技术对接能力、集成能力、总结提升能力、外语能力、管理能力、发现与解决问题的能力以及新技术认知与学习创新能力等。

2.3 智能制造人才综合素质要求

在智能制造时代,职业道德修养、安全意识、创新意识、团结协作、沟通协调、价值观念、人格魅力、法律意识、压力承受、创新创造、健康体魄、角色适应和对企业文化认可等综合素质要求更高。生命大于天,人才培养过程中进行安全意识教育和安全操作习惯养成需特别高度重视。国际工程界推行的工程教育认证———华盛顿协议要求毕业12项素质为:工程知识、问题分析、设计/解决开发方案、研究、使用现代工具、职业规范、沟通、团队合作、工程与社会、环境和可持续发展、项目管理和终身学习。智能制造还需坚忍不拔、一丝不苟、严谨专注以及精益求精的工匠精神。

3 智能制造人才“四维”培养方案

3.1 智能制造人才培养总体构架

智能制造融合集成了“机、电、信、管”跨学科专业知识与技术,涉及高端装备、自动化系统和工业机器人等不同专业方向,故本文从“专业知识”“能力结构”“素质修养”“创新创造”“四维”架构出发,建立智能制造人才培养综合方案,总架构如图2所示。

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图 2 智能制造人才培养方案总架构

3.2 科学准确定位

作者认为智能制造人才主要划分为系统规划开拓创新型、跨领域多学科技术集成研发型和专业技术现场操作操控型,构成了一个牢固的金字塔分层模型,各层之间既相互分工又互相交叉协调支持。简要地说可划分为工程集成、技术研发和技能操控三层,如图3所示。

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图 3 智能制造人才需求分层模型

工程集成层是系统规划设计、技术集成等工作;技术研发层是产品研发设计与制造执行等工作;技能层是操作控制与工艺改进等工作。不同类型高校的人才培养定位应与国家发展战略、地方产业特色、高校师资资源、软硬件设施以及人才结构相对应。即需科学精准定位人才培养目标,制定人才培养方案、优化配置教育教学资源,实现智能制造最佳人才培养,符合智能制造人才分层模型需求。

3.3 智能制造人才培养路径

(1)师资队伍建设

教师队伍结构优化和知识体系组成对人才培养极其重要。德国教育体系中,大学教师除了基本的理论知识积累、学历水平要求之外,还需至少5年企业工作经验,而我国大学老师企业工程经验相对欠缺。智能制造需特别重视有科学研究与实践经验的企业博士后,可惜部分学校无视企业博士后的“双师型”人才。高校需既有深厚理论知识又有扎实实践基础的高素质“双师型”师资,并为其创造良好的教学与科研环境。教师队伍专业背景必须与智能制造人才培养方案吻合、与智能制造重点研究领域方向匹配。鼓励教师参加双师技能培训,参加会议论坛、相关企业挂职锻炼,直接参与企业项目等形式增强教师自身能力。秉承“送出去、请进来”的理念,聘请企业技术研发人员做技术讲座和专项辅导等,通过培训校企融合提高教师业务素质、创新教学方式等。

(2)联合实验室建设

为了培养更多智能制造相关专业优秀人才,提供接近工程实际,贴近工业现场,需要校企联合建设具有高集成度、高开放性、系统功能完善、先进性和模块化的一体化综合型教学实践与创新研究平台。如基于工业4.0的智能制造实验平台,实现“机械电子”“信息工程”“自动化与控制”“系统管理”在工业4.0核心技术下的深度融合和优化配置。

建立智能化生产控制为一体的“智能制造”实训工厂,智能制造虚拟仿真实验教学平台、“物联网及RFID综合实验”“智能控制集成系统综合实验”“机电一体化设计平台实验”“Teamcenter软件实训”“NX软件实训”“智能PLC控制综合实验”“组态控制系统综合实验”“智能物流技术综合实验”“现场总线与工业通信技术综合实验”等,锤炼学生的实践操控能力、研究创新能力和集成对接能力等。

(3)加强学生能力培养

智能制造时代,对人才的专业技术能力、设计改造能力、数字化思维能力以及开阔的视野、精益求精的工匠精神、创新创造等能力提出了更高要求。智能制造相关人才培养通过第一课堂侧重理论讲解,知识点细化,打牢解决复杂工程问题的基础。第二课堂由实验、实训、理论课程对应的实验及课程设计、毕业设计组成,如物理实验、部件测绘、三维造型设计、机械设计、制图强化训练和企业认知等。第三课堂主要是课外训练、企业实习、竞赛和创新创业。在人才培养中,借鉴德国“工匠精神”,突出实践导向、理论与实践并重,按“重实践、强基础、校企化、国际化、复合型”的原则构建智能制造人才培养方案,通过第二、三课堂加强学生能力培养。

(4)优质课程体系构建

智能制造人才培养最终要依托课程设置。当前高校专业区分过于细化,跨学科的课程体系相对缺乏,因而跟不上智能制造发展需求。本文基于智能制造信息化与工业化的深度融合重构智能制造课程体系与教学内容。智能制造人才培养需优化课程和实践项目设置,建立“机、电、信、管”四维一体教学计划。作者认为,智能制造人才培养可开设的课程内容体系见下表。

表 1 智能制造专业基础课程体系

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智能制造涉及跨学科技术知识,需开设综合性、研究性和创新性的综合性开放实验,提高学生实践能力和创新意识。培养综合型、创新型人才需设置不同学科课程,可根据专业方向不同对“机、电、信”而有侧重。作者认为,智能制造人才培养学分比例可为5:2:2:1,其中50%学分课程为方向专业课程,另外方向专业课程学分各为20%,其他如管理、英语、思政等学分占10%。该培养方案塑造出来的学生精通智能制造某专业方向知识与技术,也懂其他专业技术,是复合型集成能力强的创新型人才。

3.4 “X项目”驱动培养方案高质量实施

项目与竞赛可以提升学生综合实践技能,可促进知识、能力和素质协调全面发展,培养能满足未来智能制造技术发展要求的“四维”卓越工程师。智能制造人才培养模式可依托“X项目”(大学生科创、各类竞赛、创业平台、参与教师科研项目)、结合企业技术资源,形成大学生创新创业活动平台。以课堂教学结合实验实训,以“X项目”为驱动,形成理论教学与实验教学、课内教学与课外实践、校内实践与企业实训、基本技能培养与创新能力培养、科学研究与综合实践教学融合并重和分层递进式的教学模式,完成基础知识储备、专业技能训练、工程认知实习和综合创新训练。依托“X项目”全面提升智能制造人才不同分层模型的动手操控能力、集成能力和创新实践能力。

4 结束语

智能制造为学科交叉,知识融合、技术集成,具有“知能高、素质高、创新强”的人才需求特征。需全面实施工程综合实践教育,“四维”融合教学,培养高素质、创新与复合型的智能制造“卓越工程师”。

该文提出了创新型智能制造人才培养方案,设计了人才培养路径。从“信、机、电、管”专业技能维度研究智能制造人才培养方案。校企应深度合作,双向参与,成立或加入机器人、3D/VR等与智能制造相关的新技术联盟,了解新技术、新进展和新资讯,紧跟智能制造时代科技与行业发展需求,开发较高契合度的特色课程,与时俱进地革新优化智能制造人才培养方案。


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